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Record W4386619224 · doi:10.24095/hpcdp.43.9.03f

Validation des seuils cliniques dans la version remplie par les parents du Questionnaire sur les points forts et les points faibles au sein d’un vaste échantillon d’enfants et de jeunes canadiens

2023· article· fr· W4386619224 on OpenAlexaffvenueabout
Sarah Turner, Raelyne L. Dopko, Gary S. Goldfield, Paula Cloutier, Kathleen Pajer, Mohcene Abdessemed, Fatima Mougharbel, Michael Ranney, Matt D. Hoffmann, Justin J. Lang

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Canadian institutionsUniversity of OttawaChildren's Hospital of Eastern OntarioMental Health Research CanadaOttawa Public HealthAgricultural Research Institute of OntarioUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction Le Questionnaire sur les points forts et les points faibles (Strengths and Difficulties Questionnaire, ou SDQ), qui permet d’évaluer les difficultés comportementales et émotionnelles, est un outil de dépistage des problèmes de santé mentale utilisé dans plusieurs pays. Notre objectif était de valider les seuils (cut-points) actuels, britanniques, du SDQ au sein d’un échantillon d’enfants et de jeunes canadiens et, au besoin, de fixer de nouveaux seuils canadiens pour le SDQ. Méthodologie Cette étude est fondée sur les données d’enfants et de jeunes de 6 à 17 ans provenant de l’Enquête canadienne sur les mesures de la santé (n = 3 435) et de dossiers de consultations externes du Centre hospitalier pour enfants de l’est de l’Ontario (n = 1 075). Nous avons recueilli les données issues du SDQ rempli par les parents. Nous avons ajusté les seuils actuels du SDQ à l’aide d’une approche fondée sur la distribution et d’une approche par courbe ROC (Receiver Operating Characteristic, ou courbe caractéristique de la performance d’un test). Nous avons ensuite calculé, à l’aide de ces deux méthodes analytiques, la sensibilité, la spécificité et le rapport de cotes diagnostique des seuils cliniques actuels et des nouveaux seuils cliniques du SDQ afin de déterminer si de nouveaux seuils offriraient une meilleure utilité clinique. Résultats Les données recueillies révèlent des différences entre les seuils cliniques britanniques et les seuils cliniques canadiens en matière d’efficacité de dépistage. L’utilisation des valeurs canadiennes obtenues à l’aide de la technique fondée sur la distribution a permis de maximiser la spécificité, c’est-à-dire qu’elle a permis d’améliorer la probabilité de détecter les vrais négatifs. Le score total au SDQ atteignait le seuil d’utilité clinique (rapport de cotes diagnostiques > 20) tant avec les seuils actuels qu’avec les nouveaux seuils, mais les échelles individuelles n’atteignaient pas ce seuil d’utilité clinique, et ce, avec aucun des deux seuils. Conclusion Les chercheurs canadiens travaillant avec le SDQ devraient tenir compte à la fois des nouveaux seuils calculés avec notre population à l’étude et des seuils britanniques afin de permettre les comparaisons au fil du temps et entre pays.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.096
metaresearch head score (Gemma)0.168
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.967
Threshold uncertainty score0.507

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0960.168
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0040.004
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0020.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.313
Teacher spread0.289 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes3
Has abstractyes

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